Como um laptop derrubou a supremacia quântica da D-Wave em 2025

A máquina quântica da D-Wave tinha feito algo que merecia atenção. Ela conseguiu acompanhar centenas de partículas presas num sistema magnético confuso e desordenado. É o tipo de simulação que fica exponencialmente mais difícil conforme se acrescentam partículas.

O desafio era tão intrincado que um artigo de março de 2025 publicado na Science concluiu que nenhum computador clássico seria capaz de reproduzir o resultado. Os autores compararam o trabalho com todos os métodos clássicos disponíveis, e nada chegou perto.

Essa leitura foi apresentada como uma reivindicação formal de supremacia quântica: um problema que o hardware quântico resolveria e que computadores comuns simplesmente não conseguiriam.

Textos desse tipo costumam mexer com carreiras, financiamento e com a narrativa mais ampla sobre qual tecnologia o campo deveria priorizar. Um grupo de físicos em Nova Iorque leu, arqueou as sobrancelhas e começou a programar.

Resolver problemas de física em laptops

Quem fez isso foi Joseph Tindall, cientista associado de pesquisa no Centro de Física Quântica Computacional (CCQ), no Flatiron Institute.

Ele e os colegas passam boa parte do tempo encontrando maneiras de fazer problemas de física quântica passarem por computadores tradicionais.

A especialidade do CCQ é descobrir abordagens novas para empurrar tarefas quânticas em hardware comum. Sempre que aparece um resultado rotulado como "além do clássico", eles procuram técnicas que os autores talvez não tenham considerado. Desta vez, havia ferramentas novas prontas para uso.

Por isso, escolheram aquele artigo como alvo. A simulação envolvia centenas de qubits interagindo em redes (lattices) bidimensionais e tridimensionais, e o grupo da D-Wave sustentava que nenhuma abordagem clássica conseguiria acompanhar.

A reivindicação de supremacia quântica

Na área, a expressão "além do clássico" pesa. Quando um experimento quântico cruza essa fronteira, ele sugere uma vantagem no mundo real para máquinas delicadas que pesquisadores vêm construindo há mais de uma década. O artigo de 2025 defendeu exatamente esse ponto.

Em termos específicos, a equipe da D-Wave mediu como um vidro de spin quântico - um sistema desordenado de interações magnéticas - evoluía ao longo do tempo.

Depois de comparar com os métodos clássicos disponíveis naquele momento, eles concluíram que a simulação estava fora de alcance sem hardware quântico.

Um anúncio de supremacia quântica desse tipo vira manchete que atrai dinheiro, talento e atenção de políticas públicas para as máquinas quânticas. Também é o tipo de manchete que Tindall e seus colegas tendem a ler com sobrancelhas levantadas.

Por que os qubits resistem

O motivo de simulações assim ficarem feias está na matemática. Qubits, equivalentes quânticos dos 0 e 1 dos computadores comuns, conseguem manter uma combinação dos dois valores ao mesmo tempo. Em teoria, isso é poderoso. Em simulação, sai caro.

Algumas dezenas de qubits emaranhados já produzem um estado grande demais para ser armazenado diretamente. O tamanho desse estado - a chamada função de onda - cresce exponencialmente à medida que mais qubits entram na conta.

O emaranhamento quântico piora o cenário. Dois qubits em extremidades opostas de uma rede podem ficar ligados de um jeito que a matemática clássica não consegue separar em fatores, obrigando a acompanhar o sistema inteiro de uma vez, e não por partes.

Um algoritmo mais antigo

Para contornar isso, Tindall voltou a uma ideia dos anos 1980. A propagação de crenças (belief propagation) foi criada para lidar com dados incertos - a matemática por trás de correção de erros e visão computacional. Quarenta anos depois, voltou a ser útil.

A técnica é aproximada, não exata. É justamente essa troca que a torna barata: leve o bastante para rodar no tipo de equipamento que cientistas já têm na mesa - incluindo o laptop que o próprio Tindall usou.

Tindall combinou esse conceito antigo com uma estrutura matemática mais recente. A propagação de crenças acompanhou como o emaranhamento se espalhava entre as partículas enquanto a simulação avançava, e uma versão mais cuidadosa do mesmo método extraiu as respostas finais.

Compressão e redes de tensores

A outra metade do truque envolveu redes de tensores: estruturas matemáticas que guardam um estado quântico em tabelas de números interligadas.

Em vez de registrar todas as configurações possíveis, a abordagem preserva apenas os padrões que realmente aparecem. Não tudo. Só esses.

Tindall fez os cálculos iniciais num laptop usando uma biblioteca de software chamada ITensor, desenvolvida pela equipe do CCQ ao longo da última década. Sem hardware especializado. Sem máquina quântica. Só código.

O que viabilizou o resultado foi representar o sistema em três dimensões, em vez de achatá-lo para algo mais simples.

Essa estratégia tridimensional é mais difícil de executar com métodos clássicos - e foi exatamente aí que o resultado da D-Wave havia colocado a régua.

Métodos quânticos vs. clássicos

Quando o grupo rodou a própria simulação e comparou com os resultados da D-Wave, os números bateram. O método clássico reproduziu a saída da máquina quântica e também coincidiu com previsões teóricas em problemas menores de teste, nos quais é possível checar respostas exatas.

Esse desfecho confronta diretamente a alegação de supremacia de 2025. As respostas são as mesmas, sem computador quântico. E a versão clássica rodou em hardware que qualquer pessoa poderia comprar numa loja.

Nada disso implica que computadores quânticos estejam "encalhados" - nem de longe. O que o resultado sugere é que comparações anteriores podem ter deixado truques clássicos úteis sobre a mesa ao avaliar quais problemas realmente exigem máquinas quânticas.

O que muda agora

Uma consequência direta deste trabalho: a reivindicação de supremacia quântica de 2025 não se sustenta. Reivindicações futuras vão precisar superar bases clássicas mais inteligentes, incluindo métodos de redes de tensores como os que Tindall e seus coautores aplicaram aqui.

O grupo de Tindall agora mira problemas mais duros envolvendo elétrons que saltam entre sítios de uma rede, um tipo de sistema que descreve materiais quânticos reais. Essas simulações se conectam diretamente a prever como novos supercondutores se comportam na escala atômica.

Essa família de problemas permanece teimosamente difícil há décadas. Mas as ferramentas clássicas avançaram mais rápido do que muita gente imaginava, e a linha entre o que um laptop aguenta e o que só um computador quântico consegue fazer continua se movendo.